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dc.contributor.advisorMontenegro García, Álvaro Antonio
dc.contributor.authorLadino Becerra, Iván Camilo
dc.date.accessioned2015-02-02T17:49:08Z
dc.date.accessioned2016-03-29T14:42:03Z
dc.date.accessioned2020-04-16T19:38:18Z
dc.date.accessioned2023-05-11T19:22:39Z
dc.date.available2015-02-02T17:49:08Z
dc.date.available2016-03-29T14:42:03Z
dc.date.available2020-04-16T19:38:18Z
dc.date.available2023-05-11T19:22:39Z
dc.date.created2014
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/114014
dc.description.abstractAnalizar el riesgo de crédito es importante para las instituciones financieras en cuanto disminuye las pérdidas asociadas a su labor de intermediación. Para el caso de productos masivos en donde se deben tomar decisiones sobre miles de solicitantes, las instituciones financieras no pueden tomar decisiones cliente a cliente y optan por automatizar sus decisiones con sistemas de credit scoring, y con ello facilitar y acelerar la toma de decisiones (Islam, Lin, y Fei, 2009). Dicho sistema de decisión usualmente busca clasificar los clientes potenciales entre Buenos y Malos a partir de su comportamiento histórico. Para dicho propósito se han desarrollado modelos y algoritmos los cuales incluyen regresiones lineales, logísticas, algoritmos genéticos, redes neuronales, Support Vector Machines, entre otras técnicas (Yu, Wang, Lai, y Zhou, 2008).spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleComparación de modelos de riesgo de crédito modelos logísticos y redes neuronalesspa


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LadinoBecerraIvanCamilo2014.pdf716.3Kbapplication/pdfView/Open

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